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數(shù)據(jù)分析是檢查，清理，轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)建模的過(guò)程，以發(fā)現(xiàn)有用的信息，提出結(jié)論并支持決策。數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析之一。數(shù)據(jù)建模中有一些常用的例程：選擇變量和重建變量，選擇算法，設(shè)置參數(shù)，加載算法和測(cè)試結(jié)果。

選擇變量并重建變量當(dāng)分析人員獲取數(shù)據(jù)時(shí)（無(wú)論是爬網(wǎng)還是從數(shù)據(jù)框中提取數(shù)據(jù)），都不會(huì)分析所有變量或?qū)⑵浜喜⒌侥Ｐ椭?。有很多變量沒(méi)有。分析任務(wù)（例如列號(hào)，這也是數(shù)據(jù)集中的變量），某些變量與數(shù)據(jù)分析人員需要達(dá)到的目的無(wú)關(guān)。這是選擇變量的重要性。一般而言，選擇變量有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)據(jù)邏輯和業(yè)務(wù)參考。

數(shù)據(jù)邏輯：

所謂的數(shù)據(jù)邏輯，通常從數(shù)據(jù)完整性，集中度和變量相關(guān)性（有時(shí)考慮因果關(guān)系），80％的變量丟失率或非布爾變量但集中兩個(gè)值的角度來(lái)看.所有這些都應(yīng)考慮添加這些變量對(duì)于以后的分析是否有價(jià)值。

零基礎(chǔ)知識(shí)想學(xué)大數(shù)據(jù)，您需要學(xué)習(xí)多長(zhǎng)時(shí)間，又能做什么？閱讀您的問(wèn)題后，讓我們從以下幾點(diǎn)進(jìn)行回答：

1.學(xué)習(xí)資料要求：大專(zhuān)以上學(xué)歷，年齡20-32歲，一般理工科專(zhuān)業(yè)上手

2，大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)周期：零基礎(chǔ)一般需要停產(chǎn)大約6個(gè)月，您可以學(xué)習(xí)了解個(gè)人努力的水平

3，大數(shù)據(jù)相關(guān)職位：大數(shù)據(jù)工程師，信息架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)運(yùn)維，大數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)挖掘者等。

4，如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)：通過(guò)培訓(xùn)從零開(kāi)始的一般培訓(xùn)也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，我如何選擇一個(gè)可靠的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？供你參考

做數(shù)據(jù)分析，推薦7款好用的Python工具

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對(duì)于數(shù)據(jù)分析，推薦7種易于使用的Python工具Pandaspandas是BSD許可的開(kāi)放源代碼庫(kù)，它為Python編程語(yǔ)言提供了高性能，易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。長(zhǎng)期以來(lái)，Python非常適合用于數(shù)據(jù)修飾和準(zhǔn)備，但對(duì)于數(shù)據(jù)分析和建模而言并不那么重要。 Pandas可以填補(bǔ)這一空白，使您能夠在Python中執(zhí)行整個(gè)數(shù)據(jù)分析工作流，而不必切換到R等更特定于領(lǐng)域的語(yǔ)言。

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大多數(shù)公司從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，并且理想情況下，每個(gè)數(shù)據(jù)流提供的信號(hào)會(huì)匯集在一起形成有用的見(jiàn)解。但是，充分利用數(shù)據(jù)的能力取決于擁有正確清潔，準(zhǔn)備，合并和分析正確的工具。

這是七個(gè)數(shù)據(jù)分析人員必需的Python工具：

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